Optimized CRISPR/Cas9 Electroporation and Single Cell Cloning Protocol for Generating Pure Cellular Models in Human Immortalized Myoblasts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Genome editing in human skeletal muscle research requires protocols that maximize delivery while preserving viability and clonal outgrowth. We sought to develop a reagent-free workflow for CRISPR/Cas9 editing in human immortalized myoblasts and to demonstrate its performance in two use cases, an IARS1 knockout and an MLIP homozygous knock-in. Methods We optimized electroporation parameters using a green fluorescent protein reporter to compare three electrical settings for transfection and survival in E6/E7 myoblasts, then applied ribonucleoprotein delivery for editing. We evaluated the effect of confluency at electroporation, performed single-cell cloning without antibiotics or fluorescence-activated sorting, and validated edits by high-resolution melting pre-screen followed by Sanger sequencing. Results Electroporation optimization identified one parameter set that maximized delivery while preserving viability. Performing electroporation at low confluency increased clonal outgrowth and editing rates. The workflow yielded an 84% success rate for IARS1 knockout and a 3.3% success rate for MLIP homozygous knock-in. High-resolution melting provided a very sensitive pre-screen, detecting 96% to 100% of actual edits, reducing the number of Sanger sequencing needed. Performance was reproducible across runs and myoblast lines and increasing single-cell seeding scaled yields without compromising purity. Conclusions This work provides a practical and reproducible selection-free protocol that couples electroporation optimization, low confluency editing, single-cell cloning, and high-resolution melting sorting to generate pure edited myoblast lines. The approach is applicable to disease modeling in neuromuscular research and clarifies feasibility boundaries for essential genes and homology-directed repair in these cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».